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AI科技前沿论坛：探索自然语言处理的未来之路

近日，由百度联合中国计算机学会中文信息技术专委会和中国中文信息学会青工委举办的“2019自然语言处理前沿论坛”成功举办。论坛的主题为“机器之‘读、写、说、译’——探寻NLP的未来之路”。来自百度和各大高校的专家们分享了他们关于自然语言处理（NLP）领域的研究成果和应用经验。

语义计算

百度NLP主任研发架构师、语义计算技术负责人孙宇分享了百度在语义计算方面的研究进展。他指出，语义计算涵盖语义表示学习、语义匹配计算、语义解析和多模态语义计算等多个方面。百度早期采用了基于检索和主题模型的方法，后来转向了基于深度学习的word embedding技术。目前，百度的研究重点在于知识增强的语义表示模型ERNIE，该模型已在多个公开数据集上取得了最佳效果。

自动问答

百度NLP资深研发工程师、阅读理解和问答技术负责人刘璟介绍了百度在阅读理解和问答领域的研究进展。他提到，百度开发了面向搜索场景的多文档阅读理解模型V-NET，以及融合语言表示和知识表示的KT-NET模型。百度还推出了最大规模的中文阅读理解数据集DuReader，并连续两年举办相关竞赛，推动了中文阅读理解技术的进步。

言语生成

百度NLP主任研发架构师、篇章理解和言语生成技术负责人肖欣延探讨了自然语言生成技术的应用。他指出，自然语言生成技术可以帮助内容创作者提升创作效率，改善用户体验。百度已经实现了多项自然语言生成任务，包括数据到文本生成、文本到文本生成、诗歌对联生成和多模态生成等。肖欣延认为，随着技术的发展，自然语言生成将在更多领域发挥作用，包括智能写作和智能交互。

人机对话

百度NLP主任研发架构师、UNIT技术负责人孙珂博士分享了对话系统的应用技术。他介绍了百度UNIT平台如何通过融合语义表示预训练模型ERNIE和数据辅助生产工具DataKit，大幅降低了对话系统研发成本。此外，UNIT平台还提供了多种对话容错机制，提高了对话系统的整体效率。孙珂博士还展示了UNIT平台如何利用阅读理解技术快速定制问答系统。

机器翻译

百度人工智能技术委员会主席何中军探讨了机器同声传译的进展和前景。他指出，机器同声传译技术面临三大挑战：技术挑战、数据挑战和评价挑战。为应对这些挑战，百度提出了多种解决方案，包括结合词向量编码模型、可控时延翻译模型和多轮解码策略。此外，百度还推出了面向真实场景的中英同传评测任务和数据集，以促进相关研究和技术进步。

2019全球人工智能与机器人峰会

由CCF主办、雷锋网和香港中文大学（深圳）联合承办的2019全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR 2019）将于2019年7月12日至14日在深圳举行。此次峰会将汇聚多位重量级嘉宾，共同探讨人工智能和机器人领域的前沿动态。现在限量赠送3张1000元门票优惠码，原价1999元，现价仅999元，数量有限，送完即止。

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